【摘 要】
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在工业表面缺陷检测领域,通常需要采集大量的样本,并进行标注,用于后续检测中的深度学习模型训练。然而在实际的应用场景中,由于部分类型的缺陷在产品中发生的概率比较低,往往难以采集到足够的缺陷样本,而深度学习模型的检测效果又需要大量的样本作为支撑,这对提升模型检测精度造成了极大挑战。针对于这个问题,本文提出了一种针对于工业表面缺陷的增强方法,该方法利用工业生产中便于收集的无缺陷样本进行缺陷样本增强,并获
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在工业表面缺陷检测领域,通常需要采集大量的样本,并进行标注,用于后续检测中的深度学习模型训练。然而在实际的应用场景中,由于部分类型的缺陷在产品中发生的概率比较低,往往难以采集到足够的缺陷样本,而深度学习模型的检测效果又需要大量的样本作为支撑,这对提升模型检测精度造成了极大挑战。针对于这个问题,本文提出了一种针对于工业表面缺陷的增强方法,该方法利用工业生产中便于收集的无缺陷样本进行缺陷样本增强,并获得缺陷样本以及其对应的分割标签,主要的研究内容主要有以下两个方面:（1）针对于工业表面缺陷检测中缺陷样本不足的问题,本文基于Pix2Pix结构设计了一种表面缺陷图像生成网络Res-Pix2Pix,其使用大量便于获取的无缺陷样本与少量缺陷样本及其标注进行训练,模型训练目的能在无缺陷样本标注区域生成缺陷。本文所提出的Res-Pix2Pix模型对Pix2Pix模型进行了诸多改进,引入的最小二乘损失,设计并添加标签嵌入模块和残差模块,提高了训练的稳定性和生成缺陷的质量。最后通过缺陷生成实验以及增强方式的对比实验,证明了该模型在增强效果上优于Pix2Pix模型和几何增强方式。（2）由于在Res-Pix2Pix中,在进行缺陷样本扩充时需要一定量的缺陷分割标签作为输入,由于缺陷发生的概率是比较低的,因此能获得的缺陷标签自然也较少,此时虽然通过对标签几何变换的方式进行扩充,但其对于标签特征的增加毕竟有限。针对于该问题,本文中提出了一种基于VAE的缺陷标签增强网络,该网络通过对原始标签进行训练,一定程度上解决了缺陷标签多样性不足的问题,通过标签生成实验及与原始标签进行数据增强对比,证明了生成标签在工业表面缺陷增强中更具有优势。通过以上两部分的研究,实现了工业表面缺陷从无缺陷样本到缺陷样本及其对应分割标签的生成,证明了部分应用场景下该方法的有效性,同时也为工业表面缺陷增强提供了一种新的思路。
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